ÜYE OL ÜYE GİRİŞ
ÜYE OLUN / GİRİŞ YAPIN
RxMediaPharma

Lenfomada Holografik Tanı

Yeni bir yaklaşımla lenfomada daha hızlı ve etkili tanı konulmasının mümkün olabileceği gösterildi.
10 Ocak 2019

Kanserle ilişkili mortalite vakalarına bakıldığı zaman bunların %70 kadarının düşük veya orta düzey gelire sahip ülkelerde meydana geldiği görülüyor. Bunun nedenlerinden biri, kanser tanısında sıklıkla kullanılan ileri teknolojili tanısal yöntemlere erişimin bu ülkelerde kısıtlı olmasıdır. Bu sebeple bu ülkelerde kanser tanısını iyileştirmek için daha ucuz, hızlı, etkili ve ulaşılabilir yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır.

Nature dergisinde yayınlanan yeni bir araştırmada, kontrastı genişletilmiş mikrografi (CEM) ve makine öğrenme yöntemini kullanan yeni bir cihaz aracılığıyla lenfomanın doğru sınıflaması yapılmıştır. Buna ek olarak araştırma ekibi küçük bir prospektif çalışma ile cihazı test etme şansını bulmuşlardır.

Lenfoma, vücutta lenfosit adı verilen ve enfeksiyonlara karşı savaşan bağışıklık hücrelerini hedefleyen bir kanser türüdür. Araştırma ekibinin yapmış olduğu bu çalışmada geliştirilen cihaz, küçük molekül kromojenlerin holografik paternlerini tespit edebiliyor. Bunlar oksitlendiğinde ve hücre içi belirleyicileri tespit etmek için kullanıldığında kolayca boyaya dönüştürülebilen maddelerdir (çoğalma için bir biyobelirteç olan Ki67 gibi).

Cihazın ücreti sadece 180 ABD doları ve ağırlığı sadece 1,4 kg. Cihaz bir güç kaynağı veya batarya aracılığıyla çalıştırılabiliyor. Araştırmacılar ayrıca ince iğne-aspirat örneklerinden B lenfositlerini seçici olarak yakalamak için tek kullanımlık bir mikroakışkan kartuş geliştirdiler. Bu kartuş, hedef yüzey işaretleyicilerine karşı immün boyama yapan cihaza yerleştirildi.

Yöntem Oldukça Hızlı ve Başarılı

Araştırmacılar dijital kameralarda tipik olarak kullanılan tamamlayıcı bir metal oksit yarı iletken (CMOS) sensörü kullanarak bu sinyallerin bir dizi holografik görüntüsünü kaydettiler. Bir makine öğrenme algoritması, B hücrelerini örnek artefaktlarından ayırmak ve lenfositlerin eksprese ettiği spesifik hücre yüzeyi belirteçlerine dayanarak kanser hücrelerinin sayısını, büyüklüğünü ve alt tipini belirlemek için bu görüntüleri kullandı. Lenfomayı teşhis etmeye yönelik karar algoritmaları, lenfoid kanserleri sınıflandırmak için Dünya Sağlık Örgütü'nün kılavuz ilkelerine dayandı.

Holografik CEM görüntüleri cihazda yaklaşık 5 dakikada ya da bir bulut sunucusu aracılığıyla yaklaşık 12 saniyede kayıt ve analiz edilebiliyor. Araştırma ekibi, ABD'de 40 hasta üzerinde CEM cihazını test etti. Makine öğrenme algoritması, % 91 duyarlılık ve %100 özgüllük ile doğru bir şekilde lenfomayı saptadı.

Ek olarak cihaz, agresif ve inatçı lenfomaları ayırt etmede %86 doğruluk gösterdi. Klinik flow sitometrisi ile karşılaştırıldığında, CEM cihazı hem daha yüksek duyarlılık hem de sınıflandırma doğruluğu gösterdi. Ayrıca bu cihaz tanı için daha az hücre gerektirdiği için daha yüksek oranda klinik numuneyi başarılı bir şekilde analiz edebildi.

Araştırmacılar sonuç olarak, etkisi daha büyük gruplarda test edildikten sonra cihazın yaygın kullanıma sunulabileceğini belirttiler.

Referanslar

Kopparthy VL, et al. Holographic diagnosis of lymphoma. Nature Biomedical Engineeringvolume 2, pages 631–632 (2018)